# 利用torch实现反向传播
import torch
import matplotlib.pyplot as plt

x_data = [1.0, 2.0, 3.0]
y_data = [2.0, 4.0, 6.0]

loss_list = []
epoch_list = []

w = torch.tensor([1.0])  # w的初始值设为1.0
w.requires_grad = True  # 需要计算梯度


# 定义前向传播，即计算单元
def forward(x):
    return x * w  # 需要注意w是一个张量tensor


# 定义损失函数 随机梯度下降
def loss(x, y):
    y_pred = forward(x)
    return (y_pred - y) ** 2

print("predict (before training)", 4, forward(4).item())

#训练
for epoch in range(100):
    for x,y in zip(x_data,y_data):
        l = loss(x,y) #l经过计算后是一个张量，tensor()方法主要是建立一个计算图:包括forwad和loss
        l.backward()#l进行反向传播，计算出张量l对w的斜率，计算出的grad保存在张量w当中
        print("\tgrad：",x,y,w.grad.item())#w.grad.item()，获取张量w的斜率标量进行打印
        w.data = w.data - 0.01 * w.grad.data#w.grad.data 获取张量w的斜率data进行梯度下降学习

        w.grad.data.zero_()#经过每次w的更新，将w的斜率的data进行归零化
    print("rogress:",epoch,l.item())# 取出loss使用l.item，不要直接使用l（l是tensor会构建计算图）
    epoch_list.append(epoch)
    loss_list.append(l.item())

print("predict (after training)", 4, forward(4).item())

plt.plot(epoch_list,loss_list)
plt.xlabel('w')
plt.ylabel('Loss')
plt.show()